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公开(公告)号：CN114759956B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210398170.4
申请日：2022-04-13
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种单比特ADC上行多用户MIMO深度展开预编码方法，包括：根据MIMO信道模型生成用于训练神经网络的信道数据集；基于梯度投影的多用户预编码优化算法，搭建神经网络，利用信道数据训练网络权重，得到优化好的网络参数；将训练好的参数用于预编码优化，得到各个用户的线性预编码矩阵；各用户利用各自的预编码矩阵进行发射端信号处理。本发明相较于传统的多用户预编码算法，本发明能显著降低在线的算法复杂度，且性能优于传统算法，利于工程实现。
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公开(公告)号：CN117201246A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311214587.1
申请日：2023-09-19
Applicant: 东南大学
IPC: H04L25/03 , H04B17/345 , H04B17/391 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L41/16
Abstract: 本发明公开一种快时变信道下的OFDM联合相位噪声补偿和信号检测方法，该方法首先建立快时变信道和相位噪声影响下的OFDM系统传输模型，并根据频域接收信号以及考虑到星座符号的离散约束，构建带约束的联合相位噪声补偿和信号检测的目标函数；然后通过引入惩罚项、惩罚因子和辅助变量，构建优化目标的增广拉格朗日函数，使用交叉方向乘子法ADMM进行求解；接着将ADMM迭代过程映射到深度神经网络中，通过构建训练数据集及设置损失函数，对惩罚因子等参数进行调优。最后利用训练好的模型进行在线符号检测，得到误码率曲线。本发明可以有效缓解快时变信道和相位噪声引起的子载波间干扰，能显著提高OFDM信号检测的性能，并降低了算法复杂度。
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公开(公告)号：CN116743216A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310768323.4
申请日：2023-06-27
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0413 , H04L1/20 , H04L25/02
Abstract: 本申请公开了一种基于ADMM的大规模MIMO深度展开软输出信号检测方法及装置，属于无线通信领域，方法包括：将上行空口信道矩阵和接收向量输入预先训练好的非线性神经网络，得到软输出信号检测后的发射比特概率。非线性神经网络为对以惩罚共享和共轭梯度迭代近似的交替方向乘子法中的惩罚参数以及步长为训练参数的深度展开多层非线性子网络和以对数似然比计算过程中的均衡后信道增益以及信干噪比为训练参数的单层软信息计算子网络进行组合得到。将惩罚共享和共轭梯度迭代近似的交替方向乘子法的内部结构和先进的DNN网络相结合，利用深度展开构建基于模型驱动的监督型神经网络，具有更好的泛化能力和可解释性。
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公开(公告)号：CN116667896A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310547278.X
申请日：2023-05-16
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0456 , H04W16/14
Abstract: 本发明公开了一种全双工通感一体化系统收发波束和功率联合优化方法，包括：构建初始优化问题，在该初始优化问题中，以最小化全双工通感一体化系统基站发送信号和上行通信用户发送信号功率之和为优化目标，且以上行、下行通信最小信干噪比需求和感知目标探测最小信干噪比需求为约束；得到基站接收滤波向量的闭合形式的最优解，代入原问题进而得到关于基站发射波束和上行用户发射功率的等价优化问题；引入辅助变量，将该优化问题等价转化为新的表述形式；根据转化得到的新问题，利用半定松弛舍去秩约束，并采用序贯凸近似方法迭代求解；迭代收敛后得到的解构造一组满足秩约束的最优解。从而提升通感一体化系统频谱利用率的同时降低系统总功耗。
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公开(公告)号：CN111132297B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201911314897.4
申请日：2019-12-19
Applicant: 东南大学
IPC: H04W52/26 , H04W52/40 , H04W52/02 , H04B7/06 , H04B7/0426
Abstract: 本发明公开了一种超密集网络发射功率最小化的波束成形优化方法与装置，本发明考虑一个存在一个宏基站以及多个小基站的超密集网络，用户根据所在位置接入相应基站，通过构建以用户QoS需求以及小基站回程速率受限为约束，最小化系统的总发射功率为目标的优化问题，联合优化宏基站以及所有小基站的发射波束成形。优化过程是首先引入中间变量，迭代求解关于中间变量的优化问题，每次迭代过程中需要求解一个SDP问题，然后基于最优的中间变量，采用高斯随机化得到一系列满足原问题约束的发射波束成形作为备选解，选择其中发射功率最小的一组解作为最优发射波束成形。相较于传统迫零传输方案，本发明能够显著降低系统总发射功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114501503A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210146734.5
申请日：2022-02-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种通感一体化系统的能效最大化发射波束优化方法，包括：构建初始优化问题，在该初始优化问题中，以最大化多用户通信的能量效率为优化目标，且以基站发射功率受限、通信最小信干噪比需求、感知最小波束强度需求为约束；引入辅助变量，将初始优化问题等价转化为新的表述形式；根据转化得到的新问题，利用半定松弛舍去秩约束，并采用序贯凸近似方法迭代求解；基于算法迭代收敛后得到的解构造一组满足秩约束的最优解。本发明研究了通感一体化系统的能效最大化发射波束优化设计问题，能在满足感知约束的同时实现高能效传输。
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公开(公告)号：CN107248875B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710332529.7
申请日：2017-05-12
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/0456 , H04B7/0404 , H04B7/155
Abstract: 本发明公开了一种基于信噪比的多天线中继系统物理层安全设计方法，通过联合优化中继端的预编码矩阵和人工噪声自相关矩阵，在使得窃听者的信噪比满足保密通信的限制条件及中继端发射功率受限的条件下，最大化合法接收端的信噪比。本发明还充分考虑仅能获得统计信道状态信息的情况，从而使得本发明更具实用性。
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公开(公告)号：CN106059640B
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201610511107.1
申请日：2016-06-30
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/04 , H04B10/116 , H04B10/50 , H04L25/06
Abstract: 本发明公开了一种基于QoS的VLC保密通信系统发射端设计方法，本发明通过对发射信号进行预编码并加入人工噪声，在使得用户和窃听者的SNR满足保密通信的QoS限制条件下，最小化系统直流偏置。本发明还充分考虑窃听者信道信息误差的影响，从而提高系统保密性能的鲁棒性。本发明在实现保密通信的同时，有效降低了系统直流偏置，提高了能量利用率且复杂度低，易于工程实现。
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公开(公告)号：CN108882354A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810679963.7
申请日：2018-06-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明考虑一种基于能量效率的双跳全双工中继系统发射功率优化方法，通过构建以系统发射功率受限以及最低频谱效率受限为约束，最大化系统能量效率为目标的优化问题，联合优化信源发射功率以及中继发射功率。优化过程为首先固定信源发射功率，优化中继发射功率，然后固定中继发射功率，对信源发射功率进行优化，重复中继和信源发射功率的交替优化步骤，直至系统达到最大的能量效率。相对于基于频谱效率的传统方案，本发明能够有效提高系统能量速率，并且计算复杂度较低，利于工程实现。
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公开(公告)号：CN108880651A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810547474.6
申请日：2018-05-31
Applicant: 东南大学
IPC: H04B7/155
CPC classification number: H04B7/15528
Abstract: 本发明公开一种非理想CSI下多天线解码转发中继收发机优化方法，通过构建非理想信息CSI情况下，以系统发射功率受限为约束，最大化系统的端到端信息传输速率为目标的优化问题，联合优化信源发射波束成形向量、中继接收波束成形向量以及中继发射波束成形向量。优化过程是首先优化中继端的发射波束成形向量，然后固定中继接收波束成形向量，对信源发射波束成形向量进行优化，再固定信源发射波束成形向量，对中继接收波束成形向量进行优化，重复中继接收波束成形向量和信源发射波束成形向量交替优化步骤直至系统的可达信息传输速率收敛。相对于未考虑非理想CSI的传输方案，本发明能够有效提高系统传输速率，并且计算复杂度较低，利于工程实现。
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